智慧农业定义与当前进展 - 智慧农业是利用人工智能、物联网、大数据、区块链、隐私计算、机器人等信息技术和智能装备，实现农业生产全过程信息感知、智能决策、精准作业的全新农业生产方式[1] - “十四五”以来，行业在信息感知层面依托传感器、遥感等技术获取环境、病虫害、作物长势等数据，在智能决策层面基于农业知识图谱、大模型生成精准处方，在精准作业层面利用北斗导航、机器人等装备实现自动化操作[1] - 近期，南京农业大学发布农业AI领域多项行业首发研究成果，青岛在提升智能农机装备、发展生物育种等方面实现创新突破，显示智慧农业正以多样化形式迅速推进[1] 行业发展优势与现存挑战 - 行业发展具有独特优势，大型国有农业企业能推动创新链与产业链深度融合，并为技术大规模应用提供重要场景，新型基础设施加速向乡村覆盖显著降低了部署与应用成本[2] - 目前行业仍存在数据壁垒、应用范围较小、装备互联互通不足以及系统集成难等痛点难点需要破解[2][3] - 未来需加快行业从“跟跑”“并跑”转向“领跑”[2] 未来发展的关键路径与措施 - 需汇集政、产、学、研、用多方资源，加强跨领域协调联动，形成基础研究、应用研究、研发制造相互衔接的智慧农业创新体系[2] - 需充分发挥国家级创新平台引领作用以提升原始创新能力，并积极推动企业成为创新主体以促进技术成果向产业应用高效转化[2] - 需紧密结合未来制造产业发展趋势，重点加强高端智能农机装备的研发与制造，为实现农业现代化提供关键装备保障[2] - 需建立科技创新成果与标准转化联动机制，不断完善从基础通用到应用领域的智慧农业标准体系，加快国家标准、行业标准的制定和实施，以形成“技术创新—标准制定—产业应用”的良性循环[3] - 需探索“先行先试+试点示范+推广应用”的全周期场景设计机制，在基础较好区域设立智慧农业引领区，推动智慧种植、智慧畜禽、智慧渔业、智慧种业等建设应用[3] - 需通过政策拉动、典型带动等方式支持规模化生产经营主体率先示范应用，形成系统化典型示范场景，并总结提炼适应不同区域、不同产业的发展方案进行推广[3]